DeepSeek V3 0324
2116°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
DeepSeek | ngữ cảnh 163,840 token | $0.29/M đầu vào, $1.14/M đầu ra. DeepSeek V3, mô hình mixture-of-experts 685 tỷ tham số, là phiên bản mới nhất của gia đình mô hình chat chủ lực từ đội DeepSeek. Nó kế thừa DeepSeek V3 và hoạt động rất tốt trên nhiều tác vụ.
Hướng dẫn cho mô hình này
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
DeepSeek V3 0324 là mô hình chat hỗn hợp chuyên gia 685 tỷ tham số của DeepSeek, phiên bản cập nhật của dòng V3 chủ lực. Nó cải thiện đáng kể so với phiên bản trước về suy luận, mã hóa và viết tiếng Trung, đồng thời vẫn giữ chi phí chạy API thấp. Với giá dưới $1.15 cho mỗi triệu token đầu ra và trọng số mở có sẵn, nó cạnh tranh vượt trội so với mức giá.
Nổi tiếng với
- Cải tiến suy luận mạnh mẽ: điểm AIME tăng gần 20 điểm so với V3 trước.
- Phát triển front-end web: mã sạch hơn, có thể chạy được và giao diện đẹp hơn.
- Cải thiện độ chính xác gọi hàm, sửa lỗi trong V3 trước.
- Nâng cao chất lượng viết tiếng Trung, phù hợp với phong cách DeepSeek R1.
- Trọng số mở được công bố trên Hugging Face để dùng cục bộ hoặc tự lưu trữ.
Cẩn thận với
- 685 tỷ tham số nghĩa là triển khai cục bộ cần phần cứng mạnh; đa số người dùng sẽ dùng API.
- Cửa sổ ngữ cảnh 163,840 token — đủ năng lực nhưng không được xem là mô hình ngữ cảnh dài theo tiêu chuẩn tiên phong.
- DeepSeek chưa công bố tóm tắt giấy phép chi tiết ở đây; kiểm tra repo Hugging Face trước khi dùng thương mại.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Gỡ lỗi hàm khó
Đây là hàm JavaScript dự kiến debounce một cuộc gọi API bất đồng bộ, nhưng nó kích hoạt nhiều lần khi nhập nhanh. Giải thích chính xác tại sao nó thất bại, rồi viết lại sao cho chỉ cuộc gọi cuối cùng trong chuỗi được thực hiện với độ trễ 300ms. Cho mã sửa và giải thích từng thay đổi.
Giải câu đố logic
Năm kỹ sư ngồi thành hàng. Alice không ngồi cạnh Bob. Carol ngồi ngay bên phải Dave. Eve ở một đầu. Bob không ở đầu nào. Alice ở đâu đó bên trái Carol. Liệt kê mọi cách sắp xếp chỗ ngồi hợp lệ và trình bày suy luận từng bước.
Xây dựng trang landing
Viết một file HTML tự chứa duy nhất cho trang landing page SaaS tối giản: thanh điều hướng cố định, phần hero với tiêu đề và nút kêu gọi hành động, lưới tính năng ba cột, và chân trang. Chỉ dùng CSS nội tuyến, không dùng framework. Màu chủ đạo là xanh đen và vàng hổ phách.
So sánh với
- DeepSeek V4.1 FlashMô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.04/M, đầu ra $0.68/M
- DeepSeek V4 Flash 0731Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.01/M, đầu ra $1.28/M
- DeepSeek V4 Flash 0423Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.18/M
- DeepSeek V4 Pro 0813Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $1.32/M, đầu ra $3.96/M
Thêm mô hình văn bản từ deepseek
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy DeepSeek V3 0324 cục bộ không?
- Có, trọng số mở và được lưu trữ trên Hugging Face tại deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324. Với 685 tỷ tham số, đây là mô hình lớn, nên thực tế bạn cần máy chủ đa GPU hoặc phiên bản lượng tử hóa để chạy trên phần cứng tiêu dùng.
- DeepSeek V3 0324 có giá API bao nhiêu?
- DeepSeek tính $0.29 cho mỗi triệu token đầu vào và $1.14 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 163,840 token.
- V3 0324 khác gì so với DeepSeek V3 gốc?
- Bản cập nhật 0324 cải thiện đáng kể điểm benchmark suy luận (AIME tăng gần 20 điểm), sửa lỗi gọi hàm, tạo mã front-end tốt hơn, và nâng cao chất lượng viết và dịch tiếng Trung.
Phán quyết của thuyền trưởngMột phiên bản V3 thực sự cải tiến với mức giá khiến hầu hết các mô hình đóng tầm trung khó cạnh tranh, đặc biệt cho công việc mã hóa và suy luận.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
DeepSeek V3 0324 là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmdeepseeklập trìnhlý luậnviếtđa ngôn ngữcục bộ
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153